Інтеграція EAM системи з обладнанням на виробництві

Однією із основних завдань системи EAM є забезпечення технічного обслуговування і ремонту (ТОіР) обладнання. Вирішити його можна різними методами, в залежності від критичності виходу з ладу того чи іншого виробничого активу.

Недорогому обладнанню або тому, що легко можна замінити, дозволяють працювати до відмови (реактивний вид обслуговування).

Для обладнання, вартість простою якого  є невисокою і ремонтується швидко, призначається превентивний вид обслуговування, або планово-попереджувальні ремонти (ППР). Ці ремонти проводяться по заздалегідь розробленим планам незалежно від технічного стану обладнання.

Якщо вартість простою якоїсь одиниці обладнання оцінюється як висока, для неї призначається прогнозний вид обслуговування. Стан такого виробничого активу діагностується і контролюється щодня або навіть безперервно.

Ефективність використання на підприємстві системи EAM багато в чому залежить від оперативності і точності проведення діагностики обладнання, тобто від ступеня інтеграції системи EAM з обладнанням і це стосується всіх видів обслуговування. Навіть лампочку в темному місці потрібно замінювати якомога швидше, щоб уникнути травм.

У загальному випадку методи технічного діагностування поділяються на суб’єктивні та об’єктивні.

Суб’єктивний означає просто огляд устаткування. Він включає в себе візуальний контроль, оцінку шумів і вібрацій, визначення ступеня нагрівання вузлів устаткування, виявлення течі в прокладці і т.п. І хоча приладові методи забезпечують набагато більш високу точність і оперативність, на першому етапі вирішення завдань діагностування більш корисним може виявитися досвід механіка, який знає особливості експлуатації тієї чи іншої одиниці устаткування.

Питання: а як же досвід механіка інтегрувати з системою EAM? Для цього служать мобільні додатки. Просканувавши за допомогою смартфона або планшета QR-мітку, розміщену на обладнанні, працівник ремонтної служби може внести в базу даних нехай не точні, але зате актуальні дані і відразу ж отримати потрібну йому інформацію, яка викликала підозри про несправність одиниці обладнання.

Але, звичайно, отримати кількісну оцінку вимірюваного параметра можна тільки за допомогою приладів. Технічні засоби, що використовуються для діагностики обладнання, можна розділити на портативні, аналізатори та вбудовані системи.

Портативні засоби технічного діагностування призначені для вимірювання одного або декількох параметрів. Як приклади можна привести такі пристрої, електронний стетоскоп, віброметр, тахометр, пірометр. Оперативна передача інформації, як і при проведенні оглядів, може здійснюватися через мобільні засоби зв’язку.

Аналізатори дозволяють не тільки виконувати вимір, а й проводити аналіз діагностичних параметрів. Отримана інформація дає можливість виявляти відмови на ранній стадії розвитку. В приклад можна привести такі пристрої, як спектроаналізатори вібрації, тепловізори, тощо. Аналізатор забезпечує збір і попередній аналіз даних, на основі отриманих результатів можна в подальшому проводити більш глибокі дослідження з використанням спеціального програмного забезпечення.

Вбудовані системи діагностування використовують при необхідності безперервного моніторингу технічного стану обладнання. З їх допомогою можна вирішувати такі завдання, як захист обладнання від ненормативних режимів роботи, контроль великого комплексу діагностичних параметрів, максимально оперативне діагностування стану виробничих активів. Тобто саме вбудовані системи діагностування забезпечують найбільш придатну інтеграцію системи EAM і обладнання.

Ще недавно головним недоліком вбудованих систем діагностування була їх висока вартість. Туди входили не тільки витрати на придбання та монтаж датчиків, забезпечення передачі інформації від них, але й витрати на обслуговування складної багатокомпонентної системи. Це обмежувало обсяг використання вбудованих систем діагностування, вони застосовувалися не більше ніж на 10% експлуатованого обладнання.

Крім того, в “верхнеуровневие” системи, такі як ERP і EAM, інформація повинна надходити у вигляді відповідному логіці роботи цих систем. Тому часто потрібно проміжне рішення для структурування зібраних даних, їх агрегації, обробки та аналітики. Це спричиняло додаткові витрати на апаратні засоби, програмне забезпечення і персонал високої кваліфікації.

Але в міру розвитку інтернету речей (IoT) та особливо промислового інтернету речей (IIoT) ситуація змінюється. Ціна датчиків швидко падає, їх можливості зростають, сучасні бездротові системи передачі даних стають дешевше, ніж провідні і швидше розгортаються. Завдяки появі недорогих процесорів з’являється можливість збирати та обробляти все більше даних про обладнання ще до передачі їх в системи класу ERP (тобто проводити “туманні”, або “граничні” обчислення з вбудованою аналітикою), що спрощує сполучення системи збору інформації з “поверхньорівневими” системами, а значить, спрощує інтеграцію обладнання з EAM.

Оскільки обсяги і якість інформації про технічний стан устаткування ростуть, відкривається можливість застосування для обробки цієї інформації передових аналітичних інструментів: штучного інтелекту і машинного навчання. А це означає вихід систем EAM на якісно інший рівень, коли вони будуть виявляти приховані закономірності, недоступні традиційним методам аналітики. Отримане в результаті знання може підвищити цінність виробничих активів підприємства за рахунок досягнення максимально можливого міжремонтного періоду експлуатації обладнання і підвищення ефективності його використання.